样本前可以用什么词？(Word2vec, Skip-Gram, CBOW, NEG, 负采样)

Word2vec,Skip-Gram,CBOW,NEG,负采样

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Word2vec是NLP领域的WordEmbedding方法之一。2013年由Google的Mikolov提出了一套新的词嵌入方法。Google同年开源推出wordvector简单高效的工具包引起了人们的关注。

在Word2vec在出现之前，已经有一些了WordEmbedding但之前的方法并不成熟，也没有大规模应用。Word2vec主流在2022年之前，但随着BERT、GPT2.0的出现，这种方式已经不算效果最好的方法了。18年之后想要得到最好的效果，已经不使用WordEmbedding方法，所以不会用Word2vec。

Word2Vec克服了one-hot编码带来的词向量维度高、稀疏的问题将词向量从高维度降低到低维度，并增加上下文关系，使低维度空间的词向量表示上下文信息。

Word2Vec它是一种非常有效的预测模型，可以从原始语料中学毕业证书中学习单词空间向量。它有两种模式：样本前可以使用什么单词

CBOW(ContinuousBag-of-WordsModel)和Skip-gram(ContinuousSkip-gramModel)。Skip-gram该模型使用一个单词作为输入来预测它周围的上下文（一个或多个单词）。也就是说，给你一个单词，让你猜猜前面和后面可能会出现什么单词。CBOW该模式以一个单词的上下文作为输入来预测单词本身。也就是说，在一个句子中扣除一个单词，让你猜猜这个单词是什么。

假设语料库是 hequickbrownfoxjumpedoverthelazydog}。我们需要建立一个目标单词和语境单词的映射关系，其中语境单词是指目标单词的左右单词。我们必须首先设置它skip_window参数代表了我们可以从目标词的一侧(左侧或右侧)选择词的最远距离。例如，目前的目标单词是"brown"，设定skip_window=2，则"brown"对应的整个选词窗口是[the,quick,brown,fox,jumped]。

由于Skip-Gram模型用目标单词预测语境单词，针对目标单词"brown"样本可以构造:样本前可以用什么词？

（brown->quick),(brown->the),(brown->fox),(brown->jumped)。其他样本的结构如下图所示：样本前可以使用什么词？

注意，参数skip_window例如，每个目标单词最多可以构建的样本数量skip_window=2，则每个目标单词最多可构造4个样本。

CBOW模型用语境单词预测目标单词，针对目标单词"brown"可构造样本：（quick->brown),(the->brown),(fox->brown),(jumped->brown)。可以看出，其样本结构模式Skip-Gram模型反过来。

假设现在手里有一个.txt文件，文件大小是100M，里面是英语语料。

(1)首先，统计语料库中的单词频率，取出前4999个单词，语料库中频率4999以外的单词全部使用‘UNK'替换。

(1)按频率由高到低，为单词编号，'UNK为0，共5000个编号，范围为[0，5000），得到两个表：词汇表，key是单词，value是编号；逆词汇表，key是编号，value是单词。

(3)将语料库从词汇映射到编号。

为skip-gram生成一个模型batch函数如下：

参数batch_size按顺序取多少个目标单词。num_skips表示每个目标单词取多少次。skip_window是目标词左右最远的可取词长度，比如skip_window=2,左边的第一个和第二个单词可以取目标单词；同样，右边的第一个和第二个单词也可以取。

假设目标单词共有上下文单词，则以平均值作为模型输入：，其中第一个上下文单词one-hot表示。

输入通过隐藏层，隐藏层的维度是，这意味着单词从维空间映射到低维维空间，该层的输出是：。其中，第一行是数字对应的低维词向量。one-hot向量，即某一行，即单词对应的低维词向量，是上下文单词低维词向量的平均值。

通过输出层，输出层的维度是，模型的输出是。其中，第一列是对应的上下文向量。Softmax然后得到概率分布。即编号为单词的预测概率，

Skip-Gram模型的输入是目标单词one-hot表示：。

该输入经过一个隐藏层，隐藏层的维度是，意味着单词从维空间映射到低维度的维空间，该层的输出是：。其中，第一行是数字对应的低维词向量。one-hot向量，即某一行，即对应词对应的低维词向量。

可以看到，CBOW模型和Skip-Gram除输入层不同外，隐藏层与输出层相同。

因为每个单词都会被表示为维度，所以单个样本的损失one-hot向量是字典的大小，所以在每个样本中，输入是一个维度one-hot向量，标签也是维度one-hot向量。通过模型输入后获得维向量输出Softmax产生一个维的概率分布，然后使用交叉熵Cross-Entropy计算损失。

具体来说，设模型输出经过Softmax之后，生成概率分布；如果标签是，损失函数是：

是一个one-hot向量，如果单词是标签，则其他位置为0。模型的概率输出是指预测单词为单词的概率。

当它很大的时候，也就是说，当有很多单词时，它是由的Softmax计算样本的复杂性是，效率很低。

为了解决这个问题，在word2vec里面提出了基于Huffman编码的层次Softmax(HS)。HS结构还是太复杂了，所以Mnih以采样为基础的NCE(NoiseContrastiveEstimation)，提高训练速度Mikolov提出NEG(NegativeSampling)作为NCE简化版。NEG和NCE形式不同，但本质不同。

使用(复杂)Hufman树

NEG不再使用使用(复杂)Hufman采用(相对简单)随机负采样可以大大提高性能。用编造噪声词汇训练的方法称为NegativeSampling(NEG)。

具体来说，对于每个输入，除了它自己label(样本)同时采样N个其他label(负样本)所以我们只需要在这里计算样本N 1个label所有样本都不需要计算概率label上概率N 1个label计算概率时，不再使用Softmax，但对每一个label，逻辑回归sigmoid。在设计优化目标时，我们希望输出正样本的概率尽可能高，负样本的概率尽可能低。

基于NEG的CBOW优化模型的目标是CBOW已知词的上下文需要预测，所以它是一个正样本，其他词构成负样本。假设已经选择了一个负样本，其中。

(1)正样本的概率

对于正样本，CBOW模型的输出是：

它是上下文中所有单词的低维词向量的平均值；它是输出层权重矩阵中单词对应的上下文向量。也就是说sigmoid函数。为了预测正样本的概率，我们希望越大越好。

(2)负样本的概率

负样本，CBOW模型的输出是：

它是上下文中所有单词的低维词向量的平均值；它是输出层权重矩阵中单词对应的上下文向量。也就是说sigmoid函数。为预测负样本的概率，我们希望尽可能小，即越大越好。

（3）总概率

因此，在给定正样本及其对应的负样本后，其优化目标可设计为：

请注意，我们应该最大化目标，而不是最小化目标。

(4)最终优化目标

对于给定的语料库，其优化目标可设计为：

对对对数(仍记为)的最终优化目标是：

因为，所以

上式就是Mikolov等人在《DistributedRepresentationsofWordsandPhrasesandtheirCompositionality》优化目标(最大化)。

基于NEG的Skig-Gram优化模型的目标是Skig-Gram对于已知的目标词，需要预测其上下文。可能有多个单词，所以每个单词构成一个正样本，共同构成一个正样本。假设已经选择了一个负样本假设已经选择了一个负样本。

对于正样本，Skig-Gram模型的输出是：

其中，目标单词的低维词向量；是输出层权重矩阵中单词对应的上下文向量。也就是说sigmoid函数。为了预测正样本的概率，我们希望越大越好。

负样本，Skig-Gram模型的输出是：

其中，目标单词的低维词向量；是输出层权重矩阵中单词对应的上下文向量。也就是说sigmoid函数。为了预测负样本的概率，我们希望尽可能小，即越大越好。

给定，可以构建一个正样本。每个正样本对应一个负样本，其优化目标可设计为:

以上推导是基于每个样本m次负采样，但源代码中并非如此。

引用别人的话：

值得一提的是，word2vec基于源代码NegativeSampling的Skip-gram模型不是基于上述目标函数编程的.判断依据非常简单。如果编程是基于上述类型，对于每个样本(w,Context(w),需要针对Context(w)负采样中的每个单词，word2vec只针对源码w进行了|Context(w)|次负采样。

基于负采样算法NegativeSampling的CBOW和Skip-gram负采样是模型中一个非常重要的环节。如何生成给定标签单词的负样本？

采样的原则是语料库中高频词被选为负样本的概率高，低频词被选中的概率低。

具体步骤：（1）字典中有一个单词，每个单词出现在语料中的频率为。设置累积频率。

(2)整数中随机产生一个整数，如果采样单词为负样本。总共采样。

(3)如果采样过程中采样到标签单词本身，则丢弃。

Word2vec采样时，不直接使用源码，而是使用其次幂：

NCE细节有点复杂，其本质是利用已知的概率密度函数来估计未知的概率密度函数。简单地说，假设未知的概率密度函数是X，已知的概率密度为Y,如果得到了X和Y的关系，那么X也可以找出来。具体参考文献《Noise-contrastiveestimation:Anewestimationprincipleforunnormalizedstatisticalmodels》

Tensorflow在Tensorflow中的tf.nn.nce_loss()直接实现这一点loss。

使用Word2Vec训练语料库可以得到一些非常有趣的结果，比如在向量空间中有相似含义的单词的位置。Google从训练超大语料库的结果来看，比如Beijing,London,NewYork等待城市的名称将聚集在向量空间中
一起，而Cat，Dog,Fish等动物词汇也会聚集在一起。

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同时，Word2Vec还会学习到一些高阶的语言概念，比如

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